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《兰州大学》 2009年
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多分辨率隐马尔可夫模型图像去噪研究

田勇  
【摘要】: 图像去噪是图像分割、编码、模式识别等图像处理应用研究的基础,去噪效果的好坏直接影响这些应用研究的结果,因此去噪算法的研究一直受到了广泛关注。图像去噪的主要方法分为空间域和变换域两类:在空间域处理方法中,主要是利用相邻像素之间的相似性,采用均值滤波、中值滤波、维纳滤波和马尔科夫随机场模型等方法;在变换域处理法方法中,主要是利用傅立叶变换、小波变换和滤波器组分解等工具将图像投影到变换域,然后对变换域的系数进行处理以达到去噪的目的。小波变换和滤波器组分解因为其具有多分辨率分析及去高阶相关的特性,已成为图像去噪算法研究的主流方向。 本文的主要工作和贡献如下: 第一,小波系数的边缘分布为对称非高斯分布且具有尺度内聚簇性和尺度间继承性,因此对小波系数的边缘分布和条件分布的分析是建立图像去噪统计模型的基础。传统HMT模型较少考虑到尺度内系数之间的相关性,本文在定性分析了小波系数的边缘分布及条件分布的基础上,利用基于模糊理论的随机场方法,在隐马尔可夫树模型训练过程中,为该模型引入了聚簇约束,从而有效地提高了模型近似的精度。 第二,不可分离方向性滤波器组能够将图像分解为多分辨率形式,并能更有效地提取图像的方向性信息。本文使用直方图方法,定性分析了分解系数的联合分布及条件分布,在此基础上利用方向性滤波器组的多尺度结构,为其系数建立了隐马尔可夫树模型。在实验中通过与DB4小波变换隐马尔可夫树模型的去噪效果对比,表明该模型去噪性能优异,尤其是在处理纹理信息丰富的图像时,该模型的去噪效果更加明显。 第三,M带小波具有比2带小波更精细的频带划分,当前基于M带小波变换的图像去噪算法多为阈值方法。考虑到其尺度间的系数构成了十六叉树结构,条件分布和联合分布的定性分析也表明尺度内系数之间具有很强的相关性,适合采用多尺度随机场模型来处理。传统多尺度随机场模型多为各向同性,不能表达M带小波系数在同一尺度下不同子带的相关性,且随机场模型参数的精确估计需要消耗大量的计算时间和存储。本文借鉴基于模糊逻辑的随机场参数估计方法,为M带小波系数构建了一种自适应的多尺度隐马尔可夫随机场模型,采用伪似然方法计算似然函数,模型参数估计采用了EM-MAP算法。实验结果表明,与基于M带的阈值方法去噪效果相比,该模型的去噪效果在大噪声场合的表现非常优异。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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1 沈晓红;基于轮廓波变换的图像统计建模及其应用研究[D];山东大学;2011年
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1 张磊;帧速率上变换算法研究[D];上海交通大学;2010年
【参考文献】
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【共引文献】
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3 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
4 解保忠;计算机在矽肺病早期诊断及预测中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
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1 纪中伟;先进的运动估计与运动补偿算法在数字视频处理中的应用[D];电子科技大学;2002年
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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1 王向东 栾焕博 林守勋 钱跃良;语音识别:抗噪音能力有待加强[N];计算机世界;2006年
2 晓业;TTS提升基金CIC服务[N];计算机世界;2002年
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6 辛巧;偏微分方程及其在图像去噪和分割中的应用[D];重庆大学;2011年
7 张骥祥;小波变换和马尔可夫随机场在图像处理中的应用研究[D];天津大学;2007年
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1 张峰;基于PDTDFB和HMM的图像去噪研究[D];重庆大学;2010年
2 田福苓;基于Contourlet变换域统计模型的SAR图像去噪[D];西安电子科技大学;2010年
3 刘蕾;基于双树复小波变换的图像去噪[D];北京化工大学;2010年
4 郭天圣;基于小波变换的图像去噪研究[D];兰州理工大学;2010年
5 李柯材;图像去噪的研究—基于中值滤波和小波变换的图像去噪应用研究[D];江南大学;2011年
6 赵开伟;Contourlet变换在图像去噪中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 李伟;基于匹配跟踪和自适应字典的图像去噪算法研究[D];华北电力大学(北京);2010年
8 张冬翠;基于Directionlet变换的图像去噪和融合[D];西安电子科技大学;2010年
9 栗艳艳;基于小波变换和偏微分方程的图像去噪算法研究[D];西安理工大学;2010年
10 付仲凯;基于多尺度几何变换的图像去噪方法研究[D];辽宁师范大学;2010年
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